У кожного бізнесу виникає потреба в якісній аналітиці даних та її візуалізації. Ще один важливий фактор, який слід враховувати, - це простота використання для бізнес-користувача. Інструмент не повинен вимагати додаткових витрат на навчання на початковому етапі. Одним із таких рішень є Tableau.
Сервіс Робота.ру вибрав Tableau для багатофакторного аналізу даних. Ми поговорили з Альоною Артем'євою, директором з аналітики сервісу Работа.ру і дізналися, як змінилася аналітика після впровадженого командою BI GlowByte рішення.
Q: Як виникла потреба у вирішенні BI?
Олена Артем'єва: Наприкінці минулого року команда сервісу Робота.ру почала стрімко зростати. Саме тоді зросла потреба в якісній і зрозумілій для всіх аналітиці з боку різних підрозділів і керівництва компанії. Ми усвідомили необхідність створення єдиного та зручного для всіх простору аналітичних матеріалів (ad hoc досліджень та регулярних звітів) та почали активно рухатися в цьому напрямку.
Q: На підставі яких критеріїв виконувався пошук BI-рішення та хто брав участь в оцінці?
АА: Найважливіше для нас були такі критерії:
- наявність автономного сервера для зберігання даних;
- вартість ліцензій;
- наявність десктоп-клієнта Windows/iOS;
- наявність mobile-клієнта Android/iOS;
- наявність веб-клієнта;
- можливість інтеграції у додаток/портал;
- можливість використання скриптів;
- простота/складність інфраструктурної підтримки та необхідність/відсутність необхідності пошуку фахівців для цього;
- поширеність BI-рішень серед користувачів;
- відгуки користувачів BI-рішень.
Q: Хто брав участь в оцінці:
АА: Це була спільна робота команд аналітиків та ML Роботи.ру.
Q: До якої функціональної галузі належить рішення?
АА: Оскільки перед нами стояло завдання побудувати просту і зрозумілу систему аналітичної звітності для всієї компанії, набір функціональних областей, до яких належить рішення, досить широкий. Це продажі, фінанси, маркетинг, продукт та сервіс.
Q: Яку проблему (завдання) вирішували?
АА: Tableau допоміг нам вирішити кілька ключових завдань:
- Підвищити швидкість обробки даних.
- Відійти від «ручного» створення та оновлення звітності.
- Підвищити прозорість даних.
- Підвищити доступність даних всім ключових співробітників.
- Отримати можливість оперативно реагувати на зміни та приймати рішення на основі даних.
- Отримати можливість детальніше аналізувати продукт і шукати точки зростання.
Q: Що було до Tableau? Які технології використали?
АА: Раніше ми, як і багато компаній, для візуалізації ключових показників активно використовували Google Sheets та Excel, а також власні розробки. Але поступово ми зрозуміли, що такий формат нам не підходить. Насамперед через низьку швидкість обробки даних, а також через обмежені можливості візуалізації, проблеми з безпекою, необхідність постійної обробки великої кількості даних вручну та нераціональне використання часу співробітників, високу ймовірність помилки та проблеми із забезпеченням загального доступу до звітів (останнє найбільш актуально для звітів у Excel). Також у них неможливо обробляти великі масиви даних.
Q: Як відбувалося впровадження рішення?
АА: Ми почали з того, що самостійно розкотили серверну частину і почали робити звіти, з'єднуючи дані з вітрин із підготовленими даними на PostgreSQL. За кілька місяців передали сервер на підтримку в інфраструктуру.
Q: Які департаменти першими підключилися до проекту, чи це було складно?
АА: Переважна більшість звітів від початку готується співробітниками департаменту аналітики, згодом до використання Tableau підключився фінансовий відділ.
Критичних складнощів не було, оскільки при підготовці дашбордів завдання декомпозується на три основні етапи: дослідження бази даних та створення методики розрахунку показників, підготовка макета звіту та узгодження його із замовником, створення та автоматизація вітрин даних та створення візуалізації дашборду на основі вітрин. Tableau ми використовуємо третьому етапі.
Q: Хто брав участь у команді впровадження?
АА: Здебільшого це була команда ML.
Q: Чи потрібна була підготовка співробітників?
АА: Ні, нашій команді достатньо було загальнодоступних матеріалів, у тому числі даних марафонів від Tableau та інформації у спільнотах користувачів Tableau. Додатково навчати нікого зі співробітників не довелося завдяки простоті платформи і попередньому досвіду співробітників. Зараз команда аналітиків суттєво просунулась у освоєнні Tableau, чому сприяють як цікаві завдання від бізнесу, так і активне спілкування всередині команди за знайденими у процесі вирішення завдань особливостями та можливостями Tableau.
Q: Яка складність освоєння?
АА: Для нас все пройшло відносно легко, а платформа виявилася інтуїтивно зрозумілою для всіх.
Q: Як швидко здобули перший результат?
АА: Протягом кількох днів після впровадження з урахуванням того, що певний час знадобився на «шліфування» візуалізації відповідно до побажань замовників.
Q: Які показники за підсумками проекту вже є?
АА: Ми вже реалізували понад 130 звітів з різних напрямків та у кілька разів підвищили швидкість підготовки даних. Це виявилося важливим і для фахівців нашого PR-підрозділу, оскільки тепер ми можемо швидко відповідати на більшість актуальних запитів від ЗМІ, випускати об'ємні дослідження з ринку праці в цілому та окремих галузей, а також готувати ситуативну аналітику.
Q: Як плануєте розвивати систему? Які відділи будуть залучені до проекту?
АА: Плануємо подальший розвиток системи звітності за всіма ключовими напрямками. Звіти, як і раніше, будуть реалізовуватися силами фахівців департаменту аналітики та відділу фінансів, але ми готові підключати колег і з інших підрозділів, якщо вони захочуть використовувати Tableau для своїх цілей.
Джерело: habr.com